抑制大熊猫的科学记数法？

Question

我在pandas中有一个DataFrame,其中一些数字用科学记数法(或指数表示法)表示,如下所示:

                  id        value
id              1.00    -4.22e-01
value          -0.42     1.00e+00
percent        -0.72     1.00e-01
played          0.03    -4.35e-02
money          -0.22     3.37e-01
other            NaN          NaN
sy             -0.03     2.19e-04
sz             -0.33     3.83e-01

而科学的符号使得应该是一个简单的比较,不必要的困难.我认为它是21900的价值,正在为其他人搞砸.我的意思是1.0编码.一!

这不起作用:

np.set_printoptions(supress=True) 

并且pandas.set_printoptions没有实现抑制,并且我pd.describe_options()在绝望中看着所有,并且pd.core.format.set_eng_float_format()似乎只为所有其他浮点值打开它,没有能力将其关闭.

Answer 1

快速临时: df.round(4)

全球: pd.options.display.float_format = '{:20,.2f}'.format

Answer 2

您的数据可能是objectdtype.这是您数据的直接复制/粘贴.read_csv将其解释为正确的dtype.您通常只应object在类似字符串的字段上使用dtype.

In [5]: df = read_csv(StringIO(data),sep='\s+')

In [6]: df
Out[6]: 
           id     value
id       1.00 -0.422000
value   -0.42  1.000000
percent -0.72  0.100000
played   0.03 -0.043500
money   -0.22  0.337000
other     NaN       NaN
sy      -0.03  0.000219
sz      -0.33  0.383000

检查你的dtypes是否 object

In [7]: df.dtypes
Out[7]: 
id       float64
value    float64
dtype: object

这将此帧转换为objectdtype(注意打印现在很有趣)

In [8]: df.astype(object)
Out[8]: 
           id     value
id          1    -0.422
value   -0.42         1
percent -0.72       0.1
played   0.03   -0.0435
money   -0.22     0.337
other     NaN       NaN
sy      -0.03  0.000219
sz      -0.33     0.383

这是如何将它转换回来(astype(float))也可以在这里工作

In [9]: df.astype(object).convert_objects()
Out[9]: 
           id     value
id       1.00 -0.422000
value   -0.42  1.000000
percent -0.72  0.100000
played   0.03 -0.043500
money   -0.22  0.337000
other     NaN       NaN
sy      -0.03  0.000219
sz      -0.33  0.383000

这就是objectdtype框架的样子

In [10]: df.astype(object).dtypes
Out[10]: 
id       object
value    object
dtype: object

Answer 3

试试这个，它只会为大值和非常小的值提供科学记数法（并添加千位分隔符，除非省略“，”）：

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%,g' % x)

或者要几乎完全抑制科学记数法而不损失精度，请尝试以下操作：

pd.set_option('display.float_format', str)